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SAS數據挖掘與分析項目實戰

包郵 SAS數據挖掘與分析項目實戰

作者：尚濤
出版社：中國鐵道出版社出版時間：2020-08-01
開本： 16開 頁數： 336
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SAS數據挖掘與分析項目實戰 版權信息

SAS數據挖掘與分析項目實戰 本書特色

本書的特色  案例豐富：本書不空講SAS語法和模型算法，以大量企業實際案例、清晰簡明的解釋以及盡可能少的專用術語來介紹SAS的實際應用。  內容全面：覆蓋企業中的熱點應用案例，比如精準營銷、流失預警、客戶分群、信用評分、廣告點擊率預測等。如果讀者是公司的數據分析師，則可以直接參考案例進行相關模型研發。  較新的軟件版本：以SAS 94軟件版本，向讀者介紹如何使用SAS進行數據挖掘項目的開發工作。  配備數據和源代碼：提供所有案例的數據文件和SAS源代碼，供讀者操作練習、快速學習。  學習路線圖清晰：每個案例均按照數據挖掘項目的一般工作流程逐步展開。

SAS數據挖掘與分析項目實戰 內容簡介

本書講述了在實際運營中核心的數據挖掘分析案例，為讀者重點展示了SAS在精準營銷、客戶流失預警、客戶分群、廣告點擊、信用卡欺詐、信用風險評分等領域中的具體應用。 本書分為16章，以數據挖掘基礎知識介紹開始，循序漸進地講述了Kaggle數據科學社區調查數據分析、考察汽車耗油量與里程數的關系分析、影響汽車銷售的關鍵因子分析、健身運動中耗氧量回歸分析、旅客量預測分析、客戶群分類判別分析、銷售公司的客戶分群、員工離職預測、廣告點擊率預測、產品精準營銷模型、電信客戶流失預警、銀行貸款用戶風險分析、信用風險評分卡的開發以及信用卡反欺詐預測模型等案例。后一章介紹了與數據挖掘項目中的時間成本有較大關系的SAS數據清洗的相關技術。 本書案例豐富，實用性較強，特別適合從事數據挖掘、統計建模、機器學習、商業分析、運營分析等工作的人員使用，也可作為數學、統計學、金融管理、計算機等專業的學生學習SAS數據挖掘應用的參考書籍。

SAS數據挖掘與分析項目實戰 目錄

第1章數據挖掘知識介紹
11數據挖掘算法簡介
111分類
112聚類
113關聯
114預測
12分類模型的相關概念
121數據說明
122混淆矩陣
123ROC曲線和AUC面積
124提升（Lift）
125KS曲線
13數據挖掘過程中關鍵問題處理
131數據準備
132定義變量及數據抽樣
133變量選擇
134缺失值處理
135模型比較
14SAS STAT介紹

第2章Kaggle數據科學社區調查分析
21描述性統計分析的主要內容
211數據的頻數分析
212數據的集中趨勢分析
213數據的離散程度分析
214數據的分布
215繪制統計圖
22SAS描述性分析過程介紹
221PROC FREQ過程
222PROC MEANS過程
223PROC UNIVARIATE過程
23調查數據說明
24數據探索
25Kaggle社區用戶畫像分析
251人員屬性
252工作屬性
253技能屬性
254學習屬性

第3章考察汽車耗油量與里程數的關系
31項目背景
32非線性回歸簡介
33非線性回歸過程說明
34廣義線性模型過程
35數據文件說明
36數據探索
37模型建立
38結果分析

第4章影響汽車銷售的關鍵因子分析
41數據說明
42因子分析的基本原理
421因子分析模型
422因子旋轉
423計算因子得分
43因子分析的步驟和SAS過程
431因子分析的步驟
432FACTOR過程說明
44模型開發及結果解釋
45主成分分析和因子分析的區別

第5章健身運動中耗氧量回歸分析
51線性回歸模型
52REG過程
521過程選項
522MODEL語句選項
523關鍵字選項
524PLOT語句選項
53數據說明
54相關性分析
55回歸分析
56逐步回歸
561逐步回歸過程
562利用逐步回歸選擇變量

第6章旅客量預測分析
61項目背景
62數據文件說明
63平穩隨機過程概述
631自回歸模型
632滑動平均模型
633自回歸滑動平均模型
64ARMA模型的識別
641基于相關函數的定階方法
642利用信息準則法定階
65模型參數的估計
66時間序列的分析步驟
67SAS系統的ARIMA過程
671ARIMA語句選項
672IDENTIFY語句選項
673ESTIMATE語句選項
674FORECAST語句選項
675ARIMA建模過程
68數據探索
681平穩性檢驗
682序列變換
69自相關函數檢驗
610模型參數估計
611預測

第7章客戶群分類判別分析
71業務背景及數據說明
72判別分析的數學原理
73判別分析的SAS過程
731DISCRIM過程
732CANDISC過程
733STEPDISC過程
74數據探索
75客戶群判別模型建立
76模型應用

第8章銷售公司的客戶分群分析
81項目背景
811客戶細分的概念
812客戶細分模型
813客戶細分模型的基本流程
814細分方法介紹
82聚類分析的數學原理
821聚類的數學原理
822距離和相似距離
823聚類方法
824聚類數的確定
825聚類分析步驟
83SAS中的聚類過程
831Cluster系統聚類過程
832Fastclus快速聚類過程
833Varclus方差聚類過程
834Tree聚類樹型輸出過程
84數據文件說明
85數據探索
851變量衍生
852變量標準化
853變量相關性分析
86模型建立
87客戶畫像分析
88模型應用

第9章員工離職預測
91項目背景
92數據說明
93數據探索
94數據建模
941變量相關分析
942決策樹建模
95模型評估與應用

第10章廣告點擊率預測
101業務背景
1011網絡廣告發展情況
1012計算廣告學
102數據說明
103數據不平衡的處理方式
1031收集更多的數據
1032改變模型性能評價指標
1033重新對樣本進行采樣
104模型開發與評估
1041樣本欠抽樣
1042模型開發
1043模型評估
105CTR模型的發展脈絡

第11章產品精準營銷推薦
111項目背景
1111業務背景
1112數據說明
1113項目目標
112數據探索
1121變量描述性統計分析
1122變量缺失值處理
1123變量衍生處理
113模型建設
1131欠抽樣
1132數據集分割
1133模型開發
1134模型評估
114模型應用
1141產品自動化推薦系統
1142易受到市場環境等各種因素的影響
1143人群特征漂移需要不斷優化模型

第12章通信客戶流失預警模型
121項目背景
1211客戶流失分析要解決的問題
1212分析客戶流失的類型
1213如何進行客戶流失分析
122數據說明
123因變量定義
124樣本抽取
125數據探索
126模型開發
1261變量衍生
1262變量選擇
1263相關性處理
1264模型結果
127模型評估
1271開發樣本上的模型性能
1272驗證樣本上的模型性能
128模型應用

第13章銀行貸款用戶風險分析
131案例背景
132因變量定義
133樣本抽取
134數據探索
1341為什么要進行數據探索
1342數據分布情況
135模型建設
1351變量衍生
1352變量選擇
1353共線性處理
1354模型結果
136模型性能評估
1361開發樣本上的模型性能
1362驗證樣本上的模型性能
137模型應用

第14章信用風險評分卡開發
141信用評分模型簡介
142信用卡模型的開發過程
143案例背景及項目目標確定
1431項目背景說明
1432確定項目目標
144數據獲取
145數據質量檢驗
146項目參數設定
1461排除規則確定
1462表現和觀察窗口
1463確定“壞”的定義
1464滾動率分析
1465客戶分群
147數據探索
1471數據分布分析
1472缺失值的處理
1473極端值的處理
148模型開發
1481證據權重（WOE）
1482信息值（IV）
1483變量選擇
1484變量分組
1485變量相關性分析
1486模型迭代開發
149模型評估
1491混淆矩陣
1492KS統計量
1493ROC曲線
1410評分卡創建
14101評分尺度變換
14102變量分值分配
1411評分卡實施
1412監測與報告
1413拒絕推斷
1414運用評分卡需要注意的事項

第15章信用卡反欺詐預測模型
151信用卡欺詐概述
1511信用卡欺詐的種類
1512智能反欺詐管理
1513其他反欺詐技術
152案例背景
153數據探索
154模型開發
1541不使用分層抽樣策略
1542使用分層抽樣策略
155總結

第16章SAS數據清洗技術
161數據清洗簡介
1611數據清洗
1612數據探索
162數據導入
1621讀入數據到SAS系統的方法
1622指定數據文件的位置
1623讀入由空格分隔的原始數據
1624讀入列對齊的原始數據
1625讀入非標準格式的數據
1626讀入一個觀測占據多行的數據文件
1627讀入原數據文件的一部分
1628IMPORT過程讀入分隔數據文件
163數據格式處理
164SAS函數
1641字符函數
1642數值函數
165缺失值處理
166數據抽樣
1661等比例分層抽樣
1662不等比例分層抽樣
1663分層抽樣

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SAS數據挖掘與分析項目實戰 作者簡介

尚濤，畢業于上海交通大學數學系，擁有數學專業碩士學位，研究方向為數據挖掘及機器學習領域，曾任職于支付平臺、平安科技、易方達基金，現任職于南方基金，專注于信用風險評分、精準營銷、推薦系統、文本挖掘等領域數據挖掘項目的研發工作以及企業的數據化運營落地工作，擁有超過10年數據挖掘和優化建模的經驗，以及多年使用SPSS、SAS、R、Python等建模軟件的經驗。在從業經歷中，多次為所在公司的業務方提供數據挖掘技術服務，成功實施了眾多深受好評的數據挖掘項目，取得了較好的業務價值。

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